| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本文选择研究的语料和机器翻译系统 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文选择的语料 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文选择分析的机器翻译系统 | 第14-16页 |
| 1.4 研究问题、研究方法、创新之处与论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 文献综述 | 第18-26页 |
| 2.1 神经网络机器翻译概述 | 第18-22页 |
| 2.1.1 神经网络机器翻译的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 机器翻译的发展历程 | 第19-22页 |
| 2.2 翻译质量评价相关文献回顾 | 第22-25页 |
| 2.2.1 翻译质最评价 | 第22-24页 |
| 2.2.2 机器翻译质量评价 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 理论框架 | 第26-30页 |
| 3.1 错误分析理论与机器翻译质量评价 | 第26-29页 |
| 3.1.1 错误分析理论主要研究成果 | 第26-28页 |
| 3.1.2 本文设定的机器翻译质量评价框架 | 第28-29页 |
| 3.2 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 实证研究——机器翻译错误分析 | 第30-74页 |
| 4.1 收集语料与错误标记 | 第30-32页 |
| 4.2 对比分析 | 第32-69页 |
| 4.2.1 总体数据统计 | 第32-36页 |
| 4.2.2 各类别定量分析与定性评价 | 第36-62页 |
| 4.2.3 典型案例篇章分析 | 第62-69页 |
| 4.3 三大翻译系统横向比较 | 第69-70页 |
| 4.4 错误原因试析 | 第70-73页 |
| 4.4.1 汉英翻译木身就存在较大难度 | 第70-73页 |
| 4.4.1.1 汉英两种语言分属不同语言体系 | 第71-72页 |
| 4.4.1.2 汉语使用者与英语使用者拥有不同的思维习惯和文化差异 | 第72-73页 |
| 4.4.2 机器翻译目前的发展程度有限 | 第73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 结论 | 第74-78页 |
| 5.1 主要发现 | 第74-77页 |
| 5.2 当前研究的局限性和未来研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 附录一: 中文原文 | 第81-88页 |
| 附录二: 谷歌译文 | 第88-100页 |
| 附录三: 百度译文 | 第100-112页 |
| 附录四: 讯飞译文 | 第112-123页 |
| 附录五: 官方译文 | 第123-134页 |